这个世界本质上的所有信息，是不是都可以通过线性的关联取得相互之间的关联性，然后通过关联性来区分出它们相对的比重？

而这种关联性的计算可能是非常简单的相似性计算，也可能是距离计算。

以前看自己体检单的感觉有点像是上学时看成绩单。

现在看体检单跟看日志一样，还得回翻下历史数据。

使用 Claude Code 等智能体来执行任务，本质上就是在“开发”一个智能体。但大多数时候，它们只是用来处理简单任务，很多情况下还需要自己亲自参与结果验证。 它的高阶用法，是端到端交付一个完整结果。 要把它设计好，需要技巧。 最核心的问题是：如何定义智能体“已经把任务完成了”？进一步，如何评估完成度？ “聪明”的模型可能会 hack 结果，通过抄近路的方式解决问题。 如何设定正确的验收方式，才是提升工程效率的核心。

这和人类社会一样：假设你是企业老板，盈利是最终目标，但你不能把这个目标直接下达给下属部门。你需要针对不同部门，设定适合他们的评估方法——这既是技术，也是艺术。

• 有时候，恶劣的环境会造就恶劣的人，但身处恶劣环境之中却不自知。面对困局，最简单的办法是换个环境，而不是硬着头皮逼自己去迎合环境。
• 稳健、真诚都是良好的品质。令我惊讶的是，现实中真有人这样行事。这是我该学习的！但这离不开环境的支撑。希望能够持续保持这种环境，让这些良好品质得以留存。
• 应思考如何做 scale up 的事！要对需求保持敏感！这个世界就是可自由探索的需求工厂。

LLM 跟编程的关系

• LLM 不会取代工程师，它会放大工程师的能力，让工程师从繁琐的代码中解脱出来。这个转变类似于：从编写机器码到写汇编，从汇编到写 C，从 C 到 Python。每一次都是效率的提升，进而加快软件开发速度、降低开发门槛，带来的直接结果是软件更加丰富。
• 使用自然语言编写程序，自然语言将成为下一代“编程语言”。
• 在新的“编程语言”前提下，会出现新的开发模式。至于具体是什么，目前还没有共识；但从历史规律上看，肯定会有变化。现在要做的是义无反顾地投身其中，积累第一手经验，获得比较优势，并在过程中寻找杠杆，放大收益。
• 对计算机原理、数据结构与算法、优秀的设计模式以及软件工程等概念的理解，其重要性不会降低。跟以前一样，懂得这些内容的人用“自然语言”也能写出更好的程序。但软件的整体丰富度、质量在 LLM 的加持下肯定会提升。
• 对业务的理解，从古至今都是最核心的竞争力。它体现在对人的理解、对需求的敏感性上。

如果佛陀看到如今的人去寺庙礼佛，是为了满足自己的诉求，佛陀会怎么想？

佛陀教导的是放下执着，从而获得真正的幸福；可人们一旦有所求，执着反而更深，甚至到了要靠“求神拜佛”来支撑的地步。

这些祈愿多半出于善意——很少有人进寺是为了诅咒他人。

古代欧洲宗教贩卖赎罪券，日本寺庙售卖自家出品的小纪念品：本质上的区别是什么？还是只是程度上的差异？

普通人总要有个寄托愿望的地方，就像也需要一个出口来疏解情绪。

现代寺庙的功能也许已经转变：从“教义之所”，更多成了“寄托之处”。

凡人难免有执念，有了执念就会寄托祝福。这是人性，不会变，因此也可以持久地存在下去。

既然是现代，我也不该拿原始佛陀的教义，去苛求几千年后被不断诠释、重塑的“教义”。甚至这未必是谁“改良”出来的，而是社会演进中的自我演化：存在得越久，受影响的因素就越多。

而它能够长时间存在，恰恰也离不开原始教义本身的力量。

我的态度是：没必要拿原始教义来要求当下的寺庙，也没必要指望变了样的寺庙来满足自己的祈愿心理；不过可以欣赏人们进行这种行为的过程，包括其建筑与空间之美。

—2026 元旦，京都清水寺

26 年元旦 - 日本关西地区独自旅行

• 旅行的日常非常简单，却带来了很高的自由度；有时当日的目的地，是在车站看见下一趟列车开往哪里就定哪里。
• 时常会感到无聊，但这并不等同于孤独。无聊在于看见有趣的事，却没法立刻与人分享。旅途中大量写笔记，成了我的主要消遣。另一个好处是，我可以用大量碎片时间来思考：虽然想的多半没什么实际用处，但整个过程很愉快。
• 花销不高，有时一天只吃一顿正餐，其余则以水果、饭团解决。
• 一年一次的独自旅行，可能是个不错的选择，明年再试一次。

25 年度复盘

最强大的工具：大模型

这一年最确定的增益来自“持续用大模型”——学习、理性分析、实时信息获取、帮我复盘自己的决策……几乎覆盖了所有关键环节。 我的结论很简单：用最领先的模型，哪怕贵，也值。你愿意花“大钱”买最先进的学习工具，反而会更珍惜、更高频、更认真地用，回报会滚起来。 对学习最有效的一招：让它扮演“PhD 导师/评审”，并且用英文提问（质量明显更稳）。

惊喜的产品：ChatGPT Pulse

它会回顾我的对话，逐渐理解我，然后用一种“我很熟悉但又有点意外”的方式推送信息。 我喜欢它的原因：它把“lifelog（生活记录）”这条路线真正产品化了——不是记录本身，而是把记录变成可用的洞察和提醒。

工作与生活：降杠杆、留白、自由

我越来越相信：降杠杆=给自己更大的自由空间。 金钱的意义之一，是对冲各种风险——遇到不靠谱的同事/老板，能快速抽身、立刻换环境。想做到“不靠杠杆”，就得提升能力；而提升能力最直接的加速器之一，就是继续用最领先的学习与思考工具。 同时也学会对大脑“留白”：同时推进多个复杂任务，往往一个都做不好。宁愿看起来“很闲”，也要给大脑足够空间，让真正的深度思考发生。 最后一个体感很强的点：很多以为“改不了”的现状，其实都能改，而且改变可以立刻发生——差别只在于你想改变的念头，到底有多强。

极致的预测 = 数据的高效压缩 = 提取出生成数据的因果规律。 到极致，那就是模型靠“自己的方法”，获得了“解释”样本世界（文本）的规律。这个规律，无法被人理解，它是模型内部的一种表达方式。人即使拿到了，估计也很难用人的思维来理解。根本性的差异在于文本是世界规律的一部分，注定是局部的。从这个局部来映射全局，必然会造成失真。这个差距是无法弥补的。

AI 最大受益群体：爱思考的懒人。

—@Penny777_eth